Scopri come sfruttare il potenziale dei Piccoli Modelli Linguistici utilizzando Phi-3 in collaborazione con Azure AI Studio e trasforma radicalmente il tuo mondo di progettazione e sviluppo.
L’evoluzione della Intelligenza Artificiale (IA) e del Machine Learning continua a stupirci con i suoi progressi rapidi e sorprendenti. Uno dei fenomeni più affascinanti di questa trasformazione è rappresentato dai Piccoli Modelli Linguistici (SLM), un’innovativa tipologia di modelli di IA che stanno rivoluzionando il panorama tecnologico, soprattutto grazie al supporto di Azure, la piattaforma Cloud di Microsoft.
Molto diversi dai modelli linguistici tradizionali, gli SLM sono reti neurali progettate per generare e gestire testi in maniera simile all’uomo. Questi modelli, però, sono ottimizzati per dimensioni ridotte e tempi di addestramento più rapidi, rendendoli più facilmente accessibili e scalabili per gli sviluppatori. Il vero cambiamento arriva però con Phi-3, un’architettura innovativa annunciata da Microsoft che sfrutta la potenza degli SLM, migliorando drammaticamente la velocità e l’accuratezza del processamento del testo.
Per cominciare a sfruttare il potenziale di Phi-3 e Azure AI Studio, è necessario seguire alcuni passaggi essenziali:
- Allestitura dell’ambiente di lavoro: Creare un account Azure, installare l’interfaccia della riga di comando di Azure (CLI) o utilizzare un IDE basato su cloud come Visual Studio Code. Familiarizzare con Python, linguaggio principale utilizzato in Azure AI Studio.
- Impostazione dell’Azure AI Studio: Nella pagina di Azure AI Studio, seguire le istruzioni di installazione per la piattaforma preferita (Windows, macOS, Linux), lanciare lo Studio e accedere con le credenziali dell’account Azure.
- Esplorazione dei modelli Phi-3: Si possono esplorare i modelli Phi-3 nel catalogo modelli di Azure AI Studio, per poi importarli utilizzando le funzionalità built-in di caricamento dati. È possibile sperimentare con diverse varianti di modelli Phi-3 per vedere come si comportano in diverse attività di elaborazione del testo.
- Costruzione della prima applicazione SLM: Scegliere un progetto di esempio dalla galleria di template di Azure AI Studio o crearne uno da zero. Utilizzare i modelli Phi-3 e le funzionalità predefinite di Azure AI Studio per sviluppare un’applicazione SLM che esegue la classificazione del testo, l’analisi dei sentimenti o la traduzione del linguaggio.
- Deploy dell’applicazione: Dopo aver sviluppato l’applicazione basata su SLM, è possibile implementarla su cloud tramite Azure Kubernetes Service (AKS) o Azure Functions. Utilizzare Azure Monitor e Log Analytics per monitorare le prestazioni dell’applicazione e risolvere eventuali problemi.
In conclusione, per avere successo con Phi-3 e Azure AI Studio è importante essere pronti a sperimentare con diverse varianti di modelli Phi-3 e parametri iperbolici per ottimizzare le prestazioni dell’applicazione SLM, utilizzare le funzionalità di collaborazione di Azure AI Studio, come la condivisione del codice e il controllo delle versioni, per collaborare con i membri del team al progetto. Infine, iscriversi alla community di Microsoft AI Discord per connettersi con altri sviluppatori e ottenere aiuto quando necessario.